Asignación de espectro basado en inteligencia de enjambre empleando un algoritmo metaheurístico híbrido bioinspirado

• Mora-Arroyo, Jorge Edison ^[1] ; Miramá-Pérez, Víctor Fabián ^[1] ; Erazo-de la Cruz, Olger Ferledy ^[1]
  1. [1] Universidad del Cauca

     Universidad del Cauca

     Colombia

     
• Localización: Mundo FESC, ISSN-e 2216-0388, ISSN 2216-0353, Vol. 10, Nº. 19, 2020, págs. 20-39
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Spectrum assignment allocation based on artificial swarm intelligence using a bioinspired hybrid metaheuristic algorithm
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• Resumen
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    El crecimiento exponencial de los nuevos servicios móviles e inalámbricos, inherentes a las necesidades de una sociedad hiperconectada, demandan cada vez más el acceso casi inmediato y permanente de diferentes recursos radio, lo que implica atender de manera cuidadosa, aspectos de estudio como la prevista escasez del espectro electromagnético y su considerable subutilización en las radiocomunicaciones actuales, motivando así la investigación de modelos emergentes para la asignación dinámica de espectro. De esta manera, el Acceso Dinámico de Espectro se presenta como una solución eficiente para la reutilización resiliente de canales inalámbricos de comunicación en un esquema compartido de bandas de frecuencia. El reto principal de la asignación dinámica de espectro es poder garantizar a todos los usuarios de una red protección contra la interferencia que se pudiera generar durante la ocupación simultánea de un canal de comunicación. Por lo tanto, se considera pertinente restringir el acceso a una cantidad sobrecargada de usuarios, con el fin de conseguir una coexistencia pacífica en un área de cobertura dada, considerando que el uso simultáneo de un canal por uno o más usuarios será posible siempre y cuando, no excedan el umbral de interferencia impuesto por el sistema. En consecuencia, en este trabajo se emplea Inteligencia Artificial basada en un algoritmo metaheurístico híbrido bioinspirado, denominado Optimización por Cúmulo de Partículas Socio-Cognitivo, con el fin de dar solución al problema de Acceso Dinámico de Espectro en una Red Heterogénea, teniendo como función de utilidad multi-objetivo las métricas asociadas a la asignación de usuarios y a la maximización de la tasa de datos, logrando mitigar así el impacto nocivo de la interferencia y asignando espectro de manera exitosa en promedio al 80% de los usuarios considerados el escenario de análisis.

  • English

    The exponential growth of the new mobile and wireless services, inherent to the needs of a hyperconnected society, demands more and more the almost immediate and permanent access of different radio resources, which implies attending in a careful way, aspects such as the expected shortage of the electromagnetic spectrum and its considerable underutilization in current radiocommunications, thus motivating the investigation of emerging models for dynamic spectrum allocation. In this way, Dynamic Spectrum Access is presented as an efficient solution for the resilient reuse of wireless communication channels in a shared scheme of frequency bands. The main challenge of dynamic spectrum allocation is to be able to guarantee to all the users of a network, protection against the interference that could be generated during the simultaneous occupation of a communication channel. Therefore, it is considered pertinent to restrict access to an overloaded number of users, in order to achieve peaceful coexistence in a given coverage area, taking into account that the simultaneous use of a channel by one or more users will be possible as long as they do not exceed the interference threshold imposed by the system. Consequently, this work uses Artificial Intelligence based on a bio-inspired hybrid metaheuristic algorithm, called Optimization by Swarm of Socio-Cognitive Particles, in order to solve the problem of Dynamic Spectrum Access in a Heterogeneous Network, having as a multi-objective utility function the metrics associated with user assignment and data rate maximization, thus mitigating the harmful impact of interference and successfully assigning spectrum to an average of 80 % of the users considered in the analysis scenario.